Un nuevo algoritmo informático marca un gran avance en la predicción de la diabetes y los accidentes cerebrovasculares. Al analizar el color de la lengua de una persona, el algoritmo puede proporcionar resultados con un 98% de precisión.
El algoritmo fue desarrollado conjuntamente por la Middle Technical University y la Universidad de Australia del Sur (UniSA). Las condiciones que este algoritmo puede detectar incluyen diabetes, accidente cerebrovascular, anemia, asma, problemas de hígado y vesícula biliar, COVID-19 y otras enfermedades vasculares y gastrointestinales.
«El color, la forma y el grosor de la lengua pueden revelar una letanía de condiciones de salud», dijo Ali Al-Naji, profesor asociado adjunto de MTU y UniSA.
“Por lo general, las personas con diabetes tienen la lengua amarilla; los pacientes con cáncer tienen una lengua morada con una capa espesa y grasosa; y los pacientes con accidente cerebrovascular agudo presentan una lengua roja de forma inusual”, añadió.
El avance se logró mediante una serie de experimentos que utilizaron 5260 imágenes para entrenar algoritmos de aprendizaje automático para detectar el color de la lengua.
Los investigadores recibieron 60 imágenes de la lengua de dos hospitales universitarios de Oriente Medio, que representaban a pacientes con diversas afecciones de salud. El modelo de IA relacionó el color de la lengua con la enfermedad correcta en casi todos los casos.
El artículo publicado en Technologies describe cómo el sistema analiza el color de la lengua para proporcionar diagnósticos en tiempo real, lo que demuestra que la IA puede hacer avanzar significativamente las prácticas médicas.
Al-Naji explicó que la IA está replicando una técnica de 2.000 años de antigüedad de la medicina tradicional china, en la que el color, la forma y el grosor de la lengua se utilizan para diagnosticar problemas de salud.
Por ejemplo, las personas con diabetes suelen tener la lengua amarilla, mientras que los pacientes con cáncer muestran una lengua morada con una capa espesa y grasosa. Los pacientes con accidente cerebrovascular a menudo presentan una lengua roja de forma inusual. Una lengua blanca puede indicar anemia, los casos graves de Covid-19 se asocian con una lengua de color rojo intenso y una lengua índigo o violeta sugiere problemas vasculares, gastrointestinales o asma.
El estudio utilizó cámaras colocadas a 20 centímetros de un paciente para capturar el color de la lengua y el sistema de imágenes predijo las condiciones de salud en tiempo real.
El profesor Javaan Chahl, coautor de UniSA, señaló que esta tecnología podría eventualmente adaptarse para su uso con teléfonos inteligentes, haciendo que la detección de enfermedades sea más accesible.
